المواضيع الرائجة
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

nader dabit
🇵🇸 // devrel + dx @eigencloud @eigen_da @eigen_labs // AI & onchain // السابق @aave @awscloud @celestia // 🫂 @developer_dao
رؤية رائعة أخرى من @karpathy، تشير إلى أهمية الذكاء الاصطناعي قابلية التحقق
"أعتقد أن أقوى تشبيه هو الذكاء الاصطناعي كنموذج حوسبة جديد (البرمجيات 2.0)
... البرمجيات 1.0 تؤتمت بسهولة ما يمكنك تحديده. برنامج 2.0 يؤتمت بسهولة ما يمكنك التحقق منه.
... في هذا النموذج البرمجي الجديد، فإن الميزة الأكثر تنبؤية التي يجب النظر إليها هي التحقق.
إذا كانت مهمة أو وظيفة قابلة للتحقق، فهي قابلة للتحسين مباشرة أو عبر التعلم التعزيزي، ويمكن تدريب شبكة عصبية لتعمل بشكل ممتاز."
تدور قابلية التحقق في هذا الإطار أكثر حول سياق التدريب / التحسين - تقييم ما إذا كان مخرجات الذكاء الاصطناعي صحيحة + تمكين أتمتة أفضل بسبب ذلك.
يركز التحقق في الذكاء الاصطناعي + العملات الرقمية أكثر على سياق التنفيذ.
- هل يمكننا التحقق من صحة المدخلات والنموذج والمخرج ولم يتم التلاعب بها (استنتاج قابل للتحقق)
- هل يمكن لأي شخص في العالم إعادة تنفيذ هذا الاستنتاج والحصول على نفس النتيجة اليوم وغدا وبعد سنة من الآن (الاستدلال الحتمي)
- هل يمكننا التحقق من الرمز الدقيق الذي يشغل هذا الوكيل (وقت التشغيل القابل للتحقق)
- هل يمكننا التحقق من أن الوكيل فقط لديه حق الوصول إلى محفظته والقدرة على إجراء المعاملات من خلالها (وقت تشغيل قابل للتحقق)
- هل يمكننا التحقق من سمعة هذا العميل (ERC-8004)

Andrej Karpathy17 نوفمبر، 01:56
مشاركة محادثة حديثة مثيرة للاهتمام حول تأثير الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد.
تمت مقارنة الذكاء الاصطناعي بالعديد من السوابق التاريخية: الكهرباء ، والثورة الصناعية ، وما إلى ذلك ، وأعتقد أن أقوى تشبيه هو تشبيه الذكاء الاصطناعي كنموذج حوسبة جديد (البرمجيات 2.0) لأن كلاهما يتعلق بشكل أساسي بأتمتة معالجة المعلومات الرقمية.
إذا كنت ستتوقع تأثير الحوسبة على سوق العمل في ~ الثمانينيات ، فإن الميزة الأكثر تنبؤية للمهمة / الوظيفة التي ستنظر إليها هي إلى أي مدى يتم إصلاح خوارزمية الخوارزمية الخاصة بها ، أي أنك تقوم فقط بتحويل المعلومات ميكانيكيا وفقا لقواعد عن ظهر قلب ، ويسهل تحديد القواعد (مثل الكتابة ، ومسك الدفاتر ، والآلات الحاسبة البشرية ، وما إلى ذلك)؟ في ذلك الوقت ، كانت هذه هي فئة البرامج التي سمحت لنا القدرة الحاسوبية في تلك الحقبة بكتابتها (يدويا يدويا).
مع الذكاء الاصطناعي الآن ، نحن قادرون على كتابة برامج جديدة لم نكن نأمل في كتابتها يدويا من قبل. نقوم بذلك عن طريق تحديد الأهداف (مثل دقة التصنيف ووظائف المكافأة) ، ونبحث في مساحة البرنامج عبر نزول التدرج للعثور على الشبكات العصبية التي تعمل بشكل جيد ضد هذا الهدف. هذا هو بلدي البرنامج 2.0 بلوق منشور منذ فترة. في نموذج البرمجة الجديد هذا ، فإن الميزة الجديدة الأكثر تنبؤية التي يجب النظر إليها هي قابلية التحقق. إذا كانت المهمة / الوظيفة قابلة للتحقق ، فيمكن تحسينها مباشرة أو عبر التعلم المعزز ، ويمكن تدريب الشبكة العصبية على العمل بشكل جيد للغاية. يتعلق الأمر إلى أي مدى يمكن الذكاء الاصطناعي "ممارسة" شيء ما. يجب أن تكون البيئة قابلة لإعادة الضبط (يمكنك بدء محاولة جديدة) ، وفعالة (يمكن إجراء الكثير من المحاولات) ، وقابلة للمكافأة (هناك بعض العمليات الآلية لمكافأة أي محاولة محددة تم إجراؤها).
كلما كان من الممكن التحقق من المهمة / الوظيفة ، زادت قابليتها للأتمتة في نموذج البرمجة الجديد. إذا لم يكن من الممكن التحقق منه ، فيجب أن يسقط من سحر الشبكة العصبية لأصابع التعميم المتقاطعة ، أو عبر وسائل أضعف مثل التقليد. المهام التي يمكن التحقق منها تقدم بسرعة ، بما في ذلك ربما تتجاوز قدرة كبار الخبراء (مثل الرياضيات ، والتعليمات البرمجية ، ومقدار الوقت الذي يقضيه في مشاهدة مقاطع الفيديو ، وأي شيء يشبه الألغاز ذات الإجابات الصحيحة) ، في حين أن العديد من المهام الأخرى تتخلف بالمقارنة (الإبداعية ، الإستراتيجية ، المهام التي تجمع بين معرفة العالم الحقيقي ، الحالة ، السياق والحس السليم).
يعمل البرنامج 1.0 على أتمتة ما يمكنك تحديده بسهولة.
يعمل البرنامج 2.0 على أتمتة ما يمكنك التحقق منه بسهولة.
5.94K
الأفضل
المُتصدِّرة
التطبيقات المفضلة

